import numpy as np

# 定义超市名和商品名
stores = ['大润发', '沃尔玛', '好德', '农工商']
products = ['苹果', '香蕉', '橘子', '芒果']

# 创建一个二维数组来存储价格，数组的形状是 (商品数量, 超市数量)
# 使用numpy.random.randint生成4到10之间的随机整数（包含4和10）
prices = np.random.randint(4, 11, size=(len(products), len(stores)))

# 现在，prices数组包含了所有价格信息

print("   " + "   ".join(stores))
for product, row in zip(products, prices):
    print(f"{product:<6}", "   ".join(f"{price:2d}" for price in row))

# 找到大润发和好德在stores中的索引
idx_drt = stores.index('大润发')
idx_hd = stores.index('好德')

# 找到苹果和香蕉在products中的索引
idx_apple = products.index('苹果')
idx_banana = products.index('香蕉')

# 增加大润发的苹果和好德的香蕉的价格
prices[idx_apple, idx_drt] += 1
prices[idx_banana, idx_hd] += 1

# 打印修改后的prices数组
print("修改后的价格表:")
print("   " + "   ".join(stores))
for product, row in zip(products, prices):
    print(f"{product:<6}", "   ".join(f"{price:2d}" for price in row))

# 将所有水果的价格都减少两块
prices -= 2

# 打印修改后的价格表
print("修改后的价格表:")
print("   " + "   ".join(stores))
for product, row in zip(products, prices):
    print(f"{product:<6}", "   ".join(f"{price:2d}" for price in row))

# 提取苹果和芒果的价格
apple_prices = prices[0, :]  # 第一行是苹果的价格
mango_prices = prices[3, :]  # 第四行是芒果的价格

# 计算苹果和芒果在每个超市的平均价格（但这里我们其实已经有了每个超市的具体价格）
# 如果要计算所有超市的平均价，我们可以这样做：
avg_apple_price = np.mean(apple_prices)
avg_mango_price = np.mean(mango_prices)

# 打印结果
print(f"苹果的均价: {avg_apple_price:.2f}")
print(f"芒果的均价: {avg_mango_price:.2f}")

# 提取橘子的价格
orange_prices = prices[2, :]  # 假设橘子的价格位于第三行（索引为2）

# 找出橘子价格最贵的超市的索引
max_orange_price_idx = np.argmax(orange_prices)

# 使用索引找到对应的超市名
max_orange_price_store = stores[max_orange_price_idx]

# 打印结果
print(f"橘子价格最贵的超市是：{max_orange_price_store}，价格为：{orange_prices[max_orange_price_idx]}")